我发现前面的答案的一个微小的变化工作得很好。
将打印保存为.png，而不是打印。
plt.savefig("dummy_name.png")
前面的答案建议通过scp移动文件。我建议用Visual Code打开dummy_name.png，不需要写命令，它会在你绘制其他东西时自动刷新图像。我在美国用SSH测试了这个，在欧洲的服务器上，图像刷新不到半秒。

我设法解决了这个问题，方法是运行一个启用X11转发的并行Putty ssh连接，并在启动python脚本之前在vscode的终端中写入export DISPLAY=localhost:10.0。
然而，我有安全方面的考虑，我想知道为什么我必须手动做这些命令，以便它的工作...任何见解将不胜感激！

为了方便配置，您有2个选项：
1.不显示绘图，通过SSH传输图片文件
此选项包括将plt.show()替换为

plt.savefig('foo.png')
plt.savefig('foo.pdf')

More information关于保存matplotlib图
之后，您可以使用scp传输此数字

scp remote_username@10.10.0.2:/path/to/foo.png /local/directory

1.使用Jupyter笔记本
您可以轻松地绘制到Jupyter Notebook中。下面是a tutorial，介绍如何通过ssh设置树莓派，为Jupyter Notebook创建远程服务器。
在Jupyter Notebook上，在导入matplotlib之前，需要在笔记本的第一行添加，以便在单元格之后绘制图像。

%matplotlib inline

另一种方法是使用Tensorboard，现在可以通过VS代码中的扩展来使用它。您可以保存图像或绘图（以及其他类型的数据），并通过VS代码选项卡中的Tensorboard界面立即查看它。我一直通过ssh使用它。但是，您确实需要Tensorflow或Pytorch来完成此操作。
下面是一个在Pytorch中的numpy.array或torch.tensor格式的图像示例。请确保首先启动您的Tensorboard会话。

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer = SummaryWriter('log_dir')    

# for some image "im"
writer.add_image('My image', im, 0)
write.close()

以下是matplotlib图形的示例：

def examplePlot(data):
    fig = plt.figure()
    # do some plotting
    return fig

writer.add_figure('My plot', examplePlot(data), 0)
writer.close()

刷新你的Tensorboard，你应该马上看到它。

你也可以使用pickle来哑的文件在服务器上，然后重新绘制他们在本地之一。你可以使用“SCP”来复制原始数据到您的本地机器。有时它的帮助，因为你可以有实时互动的绘图。我下面这2个链接：
1.保存绘图数据python matplotlib save graph as data file
1.使用SCP Copying files from server to local computer using SSH复制

我建议创建一个新的笔记本并运行这个笔记本中的python文件，这对我来说是最好的。